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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利面向高效深度卷积计算的动态跨层数据复用方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120492397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510473612.0，技术领域涉及：G06F15/173；该发明授权面向高效深度卷积计算的动态跨层数据复用方法是由殷海兵;傅睿旸;黄晓峰;殷理达;王军;谢运;冯杲;陈琦;王鸿奎;殷俊设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向高效深度卷积计算的动态跨层数据复用方法在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络优化技术领域，尤其涉及一种面向高效深度卷积计算的动态跨层数据复用方法，包括：步骤1、设计单层分块优化和循环顺序优化模型；步骤2、进行单独分块优化和循环顺序优化；步骤3、进行多层联合分块优化和循环顺序优化；步骤4、进行单层与多层的动态复合分块优化和循环顺序优化。本发明可最终实现最小DRAM访问的多层联合数据分块策略、循环展开控制策略、数据存储映射更新策略，实现细颗粒度最大化数据复用的数据访问和数据流方案，可有效支持实现计算和访存效率优化的代码自动生成和计算映射优化。

本发明授权面向高效深度卷积计算的动态跨层数据复用方法在权利要求书中公布了：1.一种面向深度卷积计算的动态跨层数据复用方法，其特征在于，包括： 步骤1、设计单层分块优化和循环顺序优化模型； 步骤2、进行单独分块优化和循环顺序优化； 步骤3、进行多层联合分块优化和循环顺序优化； 步骤4、进行单层与多层的动态复合分块优化和循环顺序优化； 所述步骤1的模型设计具体包括： 根据深度卷积计算数据流特点，设定三种数据访问模式，包括输入特征图系数复用IRO模式、输出特征图系数复用ORO模式和权重系数复用WRO模式； 根据三种数据访问模式的数据流特点，设定输入特征图、输出特征图和权重在各模式下的单次访问数据量和循环访问次数； 所述步骤2，具体包括： 步骤2.1、对单层卷积计算的特征数据进行分块，获取分块参数； 步骤2.2、遍历所有可能的分块组合，分别计算三种数据访问模式下的内存带宽、存储占用，并比较存储阈值和最小内存带宽，确定最优分块组合和数据访问模式； 所述步骤3，具体包括： 步骤3.1、遍历相邻三层卷积计算数据的分块组合，具体包括： 针对第u层、第u+1层和第u+2层即相邻三层，先对第u层卷积计算的特征数据进行分块，获取第u层分块组合，再复用第u层的分块参数，得到第u+1层分块组合，其中，Twu+1=Tnu，Thu+1=Tmu，即：第u层卷积计算特征图的宽高直接复用为第u+1层卷积输入特征图的宽高，接着复用第u+1层的分块参数，得到第u+2层分块组合，同时基于上层分块结果调整下层分块参数； 步骤3.2、循环遍历计算不同分块组合当前层的带宽和存储占用，设置存储约束，循环遍历检查相邻三层总的存储占用是否满足存储约束，并选择总带宽最小的分块组合； 所述步骤4，具体包括： 步骤4.1、选取一个三层的相邻层组GOP，生成四种候选分块模式，包括： 模式1：分别对每一层进行单独分块优化，计算各层带宽并求和得到总带宽BAND1，且后两层将被合并到下一个GOP； 模式2：前两层进行双层分块优化，第三层进行单独分块优化，计算各层带宽并求和得到总带宽BAND2，且第三层将被合并到下一个GOP； 模式3：第一层进行单独分块优化，后两层进行双层分块优化，计算各层带宽并求和得到总带宽BAND3，且后两层将被合并到下一个GOP； 模式4：进行三层的多层联合分块优化，计算各层带宽并求和得到总带宽BAND4； 步骤4.2、比较四种模式的总带宽，选择最小值对应的模式作为所选相邻层组GOP的最优分块策略。

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